【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,人類對(duì)海洋資源的需求和探索將越來(lái)越大,這些需求離不開(kāi)水聲通信系統(tǒng)的支持。水聲可用帶寬極低,僅在數(shù)kHz到數(shù)十kHz范圍內(nèi)具有較低的傳播損耗,而未來(lái)對(duì)海洋信息的探索需要高速率的水聲通信,目前的單載波水聲通信速率僅在kbps量級(jí),OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技術(shù)的引入能極大地提高頻譜效率,有利于高速水聲通信目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。水聲信道分為深海水聲信道(深度大于100米)和淺海水聲信道(深度小于100米),目前人類對(duì)淺海的探索需求遠(yuǎn)大于深海,因此本文關(guān)注淺海水聲通信,淺海水聲信道是多徑時(shí)延和多普勒擴(kuò)展共存的信道。水聲OFDM系統(tǒng)的性能依賴于信道估計(jì)的準(zhǔn)確性,傳統(tǒng)的信道估計(jì)技術(shù)是建立在密集信道假設(shè)條件下的,水聲信道的嚴(yán)重雙擴(kuò)特性導(dǎo)致需要大量的導(dǎo)頻符號(hào)來(lái)對(duì)信道進(jìn)行估計(jì)。然而,各種水下試驗(yàn)已經(jīng)驗(yàn)證了水聲信道是稀疏信道,結(jié)合該先驗(yàn)信息,利用壓縮信道估計(jì)技術(shù),所需的導(dǎo)頻符號(hào)數(shù)量也就相應(yīng)減小了。然而水聲壓縮信道估計(jì)存在兩個(gè)問(wèn)題,一個(gè)是目前壓縮信道估計(jì)模型的建立是基于信道在離散化分割的時(shí)延-多普勒空間稀疏分布的假設(shè),然而水聲信道應(yīng)該在連續(xù)的時(shí)延-多普勒空間成稀疏分布,這種假設(shè)偏差稱為基失配問(wèn)題。第二個(gè)問(wèn)題是水聲信道呈現(xiàn)嚴(yán)重雙擴(kuò)特性,導(dǎo)致測(cè)量矩陣的列數(shù)極大,水聲壓縮信道恢復(fù)算法的復(fù)雜度較大,需要低復(fù)雜度的恢復(fù)算法�；谛诺拦烙�(jì)的結(jié)果需要高性能的均衡算法來(lái)保證水聲通信的性能,最近提出的基于后驗(yàn)概率的均衡算法取得了比傳統(tǒng)均衡算法更好的性能,然而該算法的復(fù)雜度過(guò)高,不便于實(shí)際工程的應(yīng)用,需要低復(fù)雜度版本的均衡算法,同時(shí)保證性能僅有輕微下降。本文基于國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)上述三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)研究。首先,針對(duì)水聲壓縮信道估計(jì)中的基失配問(wèn)題,論文首先對(duì)基失配模型進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,分析基失配對(duì)信道估計(jì)性能的影響,表明基失配導(dǎo)致信道估計(jì)的性能嚴(yán)重惡化,因此需要有效補(bǔ)償基失配。目前應(yīng)用最廣泛的補(bǔ)償算法基于基失配的一階線性近似,以此來(lái)獲得具有工程可實(shí)現(xiàn)性的凸優(yōu)化問(wèn)題,然而高階項(xiàng)的損失將帶來(lái)較大的性能損失,尤其是基失配較嚴(yán)重的情況,基于此,論文提出迭代凸優(yōu)化補(bǔ)償算法,其思想是交替迭代求解基失配向量和稀疏信道向量,緊接著對(duì)算法的收斂性進(jìn)行了分析,之后對(duì)算法進(jìn)行了仿真分析,得出結(jié)論算法相比于比較算法能有效提高信道估計(jì)的性能。其次,針對(duì)交替迭代凸優(yōu)化算法中的壓縮信道恢復(fù)過(guò)程的復(fù)雜度過(guò)高的問(wèn)題,論文首先分析了水聲稀疏信道恢復(fù)算法復(fù)雜度,得出算法的高復(fù)雜度主要是由測(cè)量矩陣的轉(zhuǎn)置與向量相乘決定的,基于此,論文提出分組FFT算法,該算法充分利用測(cè)量矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和導(dǎo)頻的結(jié)構(gòu)來(lái)將運(yùn)算分組,在每組運(yùn)算中采用FFT來(lái)省略重復(fù)運(yùn)算的步驟,從而減小恢復(fù)算法的復(fù)雜度,論文還討論了各種特殊情況下的分組FFT算法,之后對(duì)算法的性能和復(fù)雜度進(jìn)行了分析,得出了結(jié)論,分組FFT算法能大大降低恢復(fù)算法的復(fù)雜度,同時(shí)其性能不會(huì)下降。最后,針對(duì)基于后驗(yàn)概率的均衡算法復(fù)雜度過(guò)高的問(wèn)題,論文首先分析了該算法的復(fù)雜度,得出算法高復(fù)雜度的來(lái)源是在其每次迭代過(guò)程中均計(jì)算了所有剩余子載波的后驗(yàn)概率,基于此,論文提出局部概率更新的均衡算法,在算法中利用頻域信道矩陣的帶狀特性,即當(dāng)子載波離上次迭代檢測(cè)的子載波距離較遠(yuǎn)時(shí),其概率不用重新計(jì)算。之后對(duì)算法的性能和復(fù)雜度進(jìn)行了分析,得出結(jié)論,所提算法的復(fù)雜度得到了大大下降,同時(shí)其性能僅有輕微下降。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.3

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本文編號(hào)：2330727